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人工智能在乳腺癌检测和治疗中的作用

已更新:2023 年 11 月 20 日

作者:尚卡尔-尼尚特






乳腺癌是全球发病率最高的癌症之一,每年影响数百万人。根据 世界卫生组织的数据,乳腺癌是妇女因癌症死亡的主要原因,2020 年将有 60 多万人死于乳腺癌。尽管统计数据令人震惊,但 近年来,乳腺癌治疗取得了重大进展、为患者带来了更好的治疗效果和生活质量。


新靶向疗法的开发推动了这一进展、 免疫疗法新的靶向疗法、免疫疗法和精准医疗方法的开发,以及支持性护理和放射疗法的改进,都推动了这一进展。此外、 人工智能(AI)的进步也为乳腺癌检测和治疗的各种应用带来了希望。


继续阅读,了解 人工智能在乳房 X 射线照相术、乳腺癌风险评估、治疗计划和药物研发中的作用。


人工智能与乳腺放射摄影


人工智能在乳腺癌的 检测和诊断乳腺癌乳房 X 射线照相术方面大有可为。人工智能在这一领域的优势之一是能够提高准确性,减少假阳性和假阴性。人工智能算法可以分析大量数据,包括数以千计的乳房 X 光照片,以识别可能表明存在癌症的模式和细微变化。 这样就能更早地发现和治疗癌症、这可以改善患者的治疗效果,并有可能挽救生命。


在这一特定领域采用人工智能的一个显著优势在于,它能够在提高准确性的同时减少假阳性和假阴性的出现。人工智能驱动的算法能够 仔细检查海量数据、包括成千上万张乳房 X 光照片,目的是分辨出可能标志着癌症生长存在的复杂模式和微妙变化。因此,这一技术进步有望促进疾病的早期识别和及时开始治疗,从而改善患者的治疗效果,并有可能挽救生命。


2023 年 3 月,在奥地利维也纳举行的欧洲放射学大会(ECR)上,Lunit 展示了其名为 Lunit INSIGHT DBT 的乳腺癌诊断人工智能解决方案。此外,Lunit 还展示了通过 FDA 认证的乳腺 X 射线摄影 AI 解决方案 Lunit INSIGHT MMG。该解决方案利用深度学习算法分析乳房X光照片,帮助检测乳腺癌。Lunit INSIGHT MMG 在大量乳房 X 光照片数据集上进行了训练,以 识别模式,找出可能表明存在癌症的可疑区域。


2022 年 11 月,谷歌健康与 iCAD 公司(一家乳房 X 射线照相术公司)签署了合作协议。 乳腺放射摄影人工智能供应商 宣布建立战略合作伙伴关系将谷歌健康的人工智能技术整合到 iCAD 的乳腺成像人工智能解决方案组合中,以改善乳腺癌检测和短期个人癌症风险评估。


根据这项最终协议,谷歌已将其乳腺癌和个性化风险评估人工智能技术授权给 iCAD。iCAD 的目标是应用这项技术进一步改进其 3D 和 2D 人工智能算法,并计划在不久的将来将开发的产品商业化,以帮助乳腺癌患者。


用于乳腺癌风险评估的预测分析技术


人工智能驱动的预测模型可根据以下各种因素评估个人患乳腺癌的风险 遗传学家族史和生活方式。通过这些模型,医疗服务提供者可以确定哪些人可能受益于更频繁的筛查或预防措施。 为每位患者量身定制风险评估、人工智能优化了医疗保健资源,提供了有针对性的预防策略,加强了患者护理,简化了医疗保健系统。


2023 年 2 月,滑铁卢大学发布了一种人工智能算法,可以在乳腺癌患者手术前预先评估其是否适合接受化疗。 乳腺癌患者在手术前是否适合接受化疗。这种人工智能系统有可能预测病人对特定治疗的反应,从而为医生提供必要的工具,以便 开出最个性化、最有效的治疗处方从而提高康复效果和生存几率。这一重大进步标志着向更有针对性的治疗决策转变,使一些患者免于接受不必要的化疗,并提高他们的整体生活质量。


此外,人工智能算法还能优化符合条件的患者的手术效果。一项系统综述显示,人工智能算法已证明有能力通过分析医学影像来预测、诊断和监测各种形式的癌症。


个性化乳腺癌治疗方案


乳腺癌具有高度异质性,需要量身定制的治疗方法。人工智能算法会分析大量数据集,在考虑基因构成、肿瘤特征和治疗反应等因素的基础上,为个体确定最有效的治疗方案。人工智能为肿瘤学家提供了全面的见解,有助于就化疗、靶向治疗和免疫疗法做出明智的决定。个性化治疗可提高疗效并减少不良反应。人工智能可用于持续监测治疗反应,以便 实时调整,优化治疗。


药物发现与开发


人工智能通过分析大量基因组和分子数据,加速乳腺癌治疗药物的发现。它能识别潜在的候选药物,并预测它们对特定乳腺癌亚型的疗效。这 加快了新疗法的开发、为那些可能已用尽常规治疗方法的患者带来希望。人工智能驱动的药物发现以前所未有的精度揭示了针对乳腺癌的新型治疗方法。


Insilico Medicine 是一家处于临床阶段的端到端人工智能药物研发公司,最近在人工智能药物研发方面取得了以下进展 乳腺癌治疗药物.2022 年 12 月,Insilico 宣布了一项临床前候选药物的提名。 针对KAT6A的临床前候选药物 ER+/HER2- 乳腺癌治疗的临床前候选药物。该候选药物是利用 Insilico 的端到端人工智能引擎发现的,该引擎通过分析大量基因组和分子数据来确定潜在候选药物并预测其对特定乳腺癌亚型的疗效,从而加速药物发现。2023 年 9 月,专注于肿瘤学的生物技术公司 Exelixis 宣布,它将获得 Insilico Medicine 的人工智能设计癌症药物衍生出的研究性癌症治疗方法的全球开发和商业化许可权。这些进展意义重大,因为它们加快了乳腺癌新疗法的开发,并为那些可能已经用尽传统疗法的患者带来了希望。


结论


乳腺癌仍然是全球关注的重大健康问题。人工智能用于乳腺癌的检测和治疗决策,可以改善患者的治疗效果。人工智能还能促使乳腺癌治疗新药获得批准。 人工智能的进步加上正在进行的研究,将继续改善乳腺癌的检测和治疗。



作者简介


尚卡尔-尼尚特(Shankar Nishant)是Next Move战略咨询公司的研究员,拥有四年多的工作经验。Shankar 热衷于新技术,喜欢与不同的全球客户合作,并在多个领域发表过大量市场报告。他的联系方式如下 shankar.dutta@nextmsc.com




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